課從 LLM 概念到 AI 應用的完整學習指南)
生成式AI入門課程拆解21 節(jié)課從 LLM 概念到 AI 應用的完整學習指南【免費下載鏈接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginnersgenerative-ai-for-beginners 是微軟云布道師團隊出品的生成式 AI 開源課程共 21 節(jié)編號 00 至 21覆蓋從 LLM 概念、提示工程到 RAG 與 AI Agent 開發(fā)的完整鏈路。每節(jié) Build 類課程均提供 Python 與 TypeScript 兩套可運行示例支持 Azure OpenAI、OpenAI API 等多種模型接入方式幫助初學者在有限時間內(nèi)做出第一個 AI 應用。項目速覽下表幫助你 10 秒建立對課程的整體認知。維度說明規(guī)模21 節(jié)課分為 Learn概念講解與 Build動手構建兩類技術棧Python 與 TypeScript 雙語言示例Markdown 課件覆蓋范圍LLM 原理、模型選型、提示工程、文本/圖像/聊天應用、搜索與 RAG、函數(shù)調(diào)用、AI Agent、微調(diào)與安全產(chǎn)出物文本生成 Demo、聊天機器人、搜索應用、圖像生成應用、RAG 問答應用等可運行代碼核心能力詳解本節(jié)解決課程覆蓋哪些能力、各學到多深的問題。理解 LLM 工作原理與模型選型方法價值在于先建立概念坐標系再談選型。生成式AI入門 講透 LLM 的運作機制與典型用例補全、對話、摘要、創(chuàng)意寫作LLM 對比方法 給出按任務質(zhì)量、延遲、成本與模型卡片信息選模型的實操框架讀完能判斷自己的場景該用哪類模型。掌握提示工程基礎與練習方法這部分把寫提示詞變成可復用的工程技能。提示工程基礎 覆蓋結構化提示、分詞機制與幻覺場景高級提示技巧 補充鏈式推理等進階手法兩節(jié)課均配有可直接運行的練習與參考答案。接入 RAG 與向量數(shù)據(jù)庫本節(jié)解決的是如何讓模型引用你自己的私有數(shù)據(jù)。搜索應用構建 先用嵌入Embedding實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索RAG 與向量數(shù)據(jù)庫 再講透文檔切塊、嵌入生成與檢索增強的完整鏈路配套 Notebook 可直接跑通。負責任地使用生成式 AI 并理解應用安全負責任使用生成式 AI 介紹公平性、透明性等原則與風險緩解思路安全課程 梳理 AI 系統(tǒng)面臨的主要威脅與加固方法幫助你在寫第一行代碼前就具備安全意識。快速上手本節(jié)給出一條兩天內(nèi)可見效的實操順序每步都有可驗證的結果?？寺}庫到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners。結果本地出現(xiàn) 00 至 21 的完整課程目錄。按 環(huán)境配置 配好開發(fā)環(huán)境與模型 API Key接入方式見 providers.md。結果.env寫入 Key 后示例代碼能發(fā)起一次測試調(diào)用。通讀 01 生成式AI入門 與 02 模型對比。結果能用自己的話說出按質(zhì)量、延遲、成本三條標準選模型的依據(jù)。手寫 3 個結構化提示詞完成 04 模塊 的練習。結果在模型 Playground 中觀察到提示改寫前后的輸出差異。跑通 06 文本生成 Demo再做 07 聊天應用。結果拿到第一個可交互的生成式 AI 應用。場景化實戰(zhàn)組合本節(jié)解決哪些模塊產(chǎn)出能直接復用的問題。構建帶多輪上下文記憶與自定義指令的聊天機器人聊天應用構建產(chǎn)出可演示的對話 Demo按提示詞生成圖片并對比溫度參數(shù)差異圖像生成應用產(chǎn)出可復用的圖像生成腳本讓模型調(diào)用外部函數(shù)與工具函數(shù)調(diào)用集成產(chǎn)出帶 Function Calling 的應用骨架接入自有文檔搭建問答系統(tǒng)RAG 與向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)出基于私有數(shù)據(jù)的檢索增強應用適用人群與邊界這部分幫你判斷時間投入是否值得。適合誰零基礎、想系統(tǒng)補齊生成式 AI 概念的讀者會 Python 或 TypeScript、要做出第一個 AI 應用的開發(fā)者本機搭建看 環(huán)境搭建需要理解 AI 能力邊界的產(chǎn)品與運營人員不適合誰只找生產(chǎn)級模型微調(diào)與部署方案的工程師以 .NET 為主技術棧的開發(fā)者已有 RAG 項目、需要深度調(diào)優(yōu)手段的團隊延伸方向學完 21 節(jié)課后可以沿以下三個方向繼續(xù)深入開源模型與 Hugging Face在本地部署開源模型擺脫對云端 API 的依賴小型語言模型SLM學習輕量化模型的選型與落地場景LLM 微調(diào)理解微調(diào)的原理、適用條件與數(shù)據(jù)準備方法從 04 提示工程基礎 入手先手寫 3 個提示詞再進代碼兩天內(nèi)即可跑通你的第一個生成式 AI 應用。【免費下載鏈接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 生成式AI入門課程拆解：21 節(jié)課從 LLM 概念到 AI 應用的完整學習指南
生成式AI入門課程拆解21 節(jié)課從 LLM 概念到 AI 應用的完整學習指南【免費下載鏈接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginnersgenerative-ai-for-beginners 是微軟云布道師團隊出品的生成式 AI 開源課程共 21 節(jié)編號 00 至 21覆蓋從 LLM 概念、提示工程到 RAG 與 AI Agent 開發(fā)的完整鏈路。每節(jié) Build 類課程均提供 Python 與 TypeScript 兩套可運行示例支持 Azure OpenAI、OpenAI API 等多種模型接入方式幫助初學者在有限時間內(nèi)做出第一個 AI 應用。項目速覽下表幫助你 10 秒建立對課程的整體認知。維度說明規(guī)模21 節(jié)課分為 Learn概念講解與 Build動手構建兩類技術棧Python 與 TypeScript 雙語言示例Markdown 課件覆蓋范圍LLM 原理、模型選型、提示工程、文本/圖像/聊天應用、搜索與 RAG、函數(shù)調(diào)用、AI Agent、微調(diào)與安全產(chǎn)出物文本生成 Demo、聊天機器人、搜索應用、圖像生成應用、RAG 問答應用等可運行代碼核心能力詳解本節(jié)解決課程覆蓋哪些能力、各學到多深的問題。理解 LLM 工作原理與模型選型方法價值在于先建立概念坐標系再談選型。生成式AI入門 講透 LLM 的運作機制與典型用例補全、對話、摘要、創(chuàng)意寫作LLM 對比方法 給出按任務質(zhì)量、延遲、成本與模型卡片信息選模型的實操框架讀完能判斷自己的場景該用哪類模型。掌握提示工程基礎與練習方法這部分把寫提示詞變成可復用的工程技能。提示工程基礎 覆蓋結構化提示、分詞機制與幻覺場景高級提示技巧 補充鏈式推理等進階手法兩節(jié)課均配有可直接運行的練習與參考答案。接入 RAG 與向量數(shù)據(jù)庫本節(jié)解決的是如何讓模型引用你自己的私有數(shù)據(jù)。搜索應用構建 先用嵌入Embedding實現(xiàn)數(shù)據(jù)檢索RAG 與向量數(shù)據(jù)庫 再講透文檔切塊、嵌入生成與檢索增強的完整鏈路配套 Notebook 可直接跑通。負責任地使用生成式 AI 并理解應用安全負責任使用生成式 AI 介紹公平性、透明性等原則與風險緩解思路安全課程 梳理 AI 系統(tǒng)面臨的主要威脅與加固方法幫助你在寫第一行代碼前就具備安全意識。快速上手本節(jié)給出一條兩天內(nèi)可見效的實操順序每步都有可驗證的結果?？寺}庫到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners。結果本地出現(xiàn) 00 至 21 的完整課程目錄。按 環(huán)境配置 配好開發(fā)環(huán)境與模型 API Key接入方式見 providers.md。結果.env寫入 Key 后示例代碼能發(fā)起一次測試調(diào)用。通讀 01 生成式AI入門 與 02 模型對比。結果能用自己的話說出按質(zhì)量、延遲、成本三條標準選模型的依據(jù)。手寫 3 個結構化提示詞完成 04 模塊 的練習。結果在模型 Playground 中觀察到提示改寫前后的輸出差異。跑通 06 文本生成 Demo再做 07 聊天應用。結果拿到第一個可交互的生成式 AI 應用。場景化實戰(zhàn)組合本節(jié)解決哪些模塊產(chǎn)出能直接復用的問題。構建帶多輪上下文記憶與自定義指令的聊天機器人聊天應用構建產(chǎn)出可演示的對話 Demo按提示詞生成圖片并對比溫度參數(shù)差異圖像生成應用產(chǎn)出可復用的圖像生成腳本讓模型調(diào)用外部函數(shù)與工具函數(shù)調(diào)用集成產(chǎn)出帶 Function Calling 的應用骨架接入自有文檔搭建問答系統(tǒng)RAG 與向量數(shù)據(jù)庫產(chǎn)出基于私有數(shù)據(jù)的檢索增強應用適用人群與邊界這部分幫你判斷時間投入是否值得。適合誰零基礎、想系統(tǒng)補齊生成式 AI 概念的讀者會 Python 或 TypeScript、要做出第一個 AI 應用的開發(fā)者本機搭建看 環(huán)境搭建需要理解 AI 能力邊界的產(chǎn)品與運營人員不適合誰只找生產(chǎn)級模型微調(diào)與部署方案的工程師以 .NET 為主技術棧的開發(fā)者已有 RAG 項目、需要深度調(diào)優(yōu)手段的團隊延伸方向學完 21 節(jié)課后可以沿以下三個方向繼續(xù)深入開源模型與 Hugging Face在本地部署開源模型擺脫對云端 API 的依賴小型語言模型SLM學習輕量化模型的選型與落地場景LLM 微調(diào)理解微調(diào)的原理、適用條件與數(shù)據(jù)準備方法從 04 提示工程基礎 入手先手寫 3 個提示詞再進代碼兩天內(nèi)即可跑通你的第一個生成式 AI 應用。【免費下載鏈接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考